Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Agent’s Feedback in Preference Elicitation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F21%3A00555371" target="_blank" >RIV/67985556:_____/21:00555371 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IUCC-CIT-DSCI-SmartCNS55181.2021.00073" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/IUCC-CIT-DSCI-SmartCNS55181.2021.00073</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/IUCC-CIT-DSCI-SmartCNS55181.2021.00073" target="_blank" >10.1109/IUCC-CIT-DSCI-SmartCNS55181.2021.00073</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Agent’s Feedback in Preference Elicitation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    A generic decision-making (DM) agent specifies its preferences partially. The studied prescriptiveDMtheory, called fully probabilistic design (FPD) of decision strategies, has recently addressed this obstacle in a new way. The found preference completion and quantification exploits that: IFPD models the closed DM loop and the agent’s preferences by joint probability densities (pds), Ithere is a preference-elicitation (PE) principle, which maps the agent’s model of the state transitions and its incompletely expressed wishes on an ideal pd quantifying them. The gained algorithmic uantification provides ambitious but potentially reachable DM aims. It suppresses demands on the agent selecting the preference-expressing inputs. The remaining PE options are: Ia parameter balancing exploration with exploitation, Ia fine specification of the ideal (desired) sets of states and actions, Irelative importance of these ideal sets. The current paper makes decisive steps towards a systematic and realistic choice of such inputs by solving a meta-DM task. The algorithmic “meta-agent” observes the user’s satisfaction, expressed by school-type marks, and tunes the free PE inputs to improve these marks. The solution requires a suitable formalisation of such a meta-task. This is done here. The proposed way copes with the danger of infinite regress and the imensionality curse. Non-trivial simulations illustrate the results.

  • Název v anglickém jazyce

    Agent’s Feedback in Preference Elicitation

  • Popis výsledku anglicky

    A generic decision-making (DM) agent specifies its preferences partially. The studied prescriptiveDMtheory, called fully probabilistic design (FPD) of decision strategies, has recently addressed this obstacle in a new way. The found preference completion and quantification exploits that: IFPD models the closed DM loop and the agent’s preferences by joint probability densities (pds), Ithere is a preference-elicitation (PE) principle, which maps the agent’s model of the state transitions and its incompletely expressed wishes on an ideal pd quantifying them. The gained algorithmic uantification provides ambitious but potentially reachable DM aims. It suppresses demands on the agent selecting the preference-expressing inputs. The remaining PE options are: Ia parameter balancing exploration with exploitation, Ia fine specification of the ideal (desired) sets of states and actions, Irelative importance of these ideal sets. The current paper makes decisive steps towards a systematic and realistic choice of such inputs by solving a meta-DM task. The algorithmic “meta-agent” observes the user’s satisfaction, expressed by school-type marks, and tunes the free PE inputs to improve these marks. The solution requires a suitable formalisation of such a meta-task. This is done here. The proposed way copes with the danger of infinite regress and the imensionality curse. Non-trivial simulations illustrate the results.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LTC18075" target="_blank" >LTC18075: Distribuované racionální rozhodování: kooperační aspekty</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    International Conference on Ubiquitous Computing and Communications and International Symposium on Cyberspace and Security (IUCC-CSS) 2021

  • ISBN

    978-1-6654-6667-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    421-429

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    Piscataway

  • Místo konání akce

    London

  • Datum konání akce

    20. 12. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000803071400058